效果请见：传送门
实现思想
其实就是setInterval，利用当前时间减去上一次执行timer记录的时间，得到时间差来反映CPU的延迟，侧面反映了CPU的使用率。
代码如下:
var data = [],t;
var cpuTimer = setInterval(function(){
t && data.push(Data.now()-t);
t = Data.now();
},500);
理论上得到data应为[500,500,500,500,500...],但实际上CPU肯定会略微延迟,data可能为[501,502,502,501,503...]。如果CPU使用率很高的话,延迟会很大,data就会变为[550,551,552,552,551...]。通过判断data的变化可以初步推断CPU的使用率。
使用直方图直观表示CPU使用率
我们通过绘制data的直方图，可以看到数据的波动情况。当直方图中某一时段数值陡升，证明那一时刻CPU使用率较高。
代码如下:
function drawHisto(data){
var cvs = document.getElementById('canvas');
ctx = cvs.getContext('2d');
var width = cvs.width,
height = cvs.height,
histoWidth = width / size;
// 重绘直方图
ctx.fillStyle = "#fff";
ctx.fillRect(0,0,width,height);
ctx.beginPath();
ctx.lineWidth = histoWidth/2;
ctx.strokeStyle = '#000';
for( var i = 0, len = data.length; i < len; i++){
var x = i * histoWidth,
// +5、/20、-10只是为了显示效果,
// ~~为数值取整相当于Math.floor()
y = ~~( (data[i] - speed + 5) / 20 * (height-10) );
ctx.moveTo( x+histoWidth/2, height );
ctx.lineTo( x+histoWidth/2, height-y );
ctx.stroke();
}
}
